RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION
Maftahatul Hakimah 1) , Rani Rotul Muhima 2) , Anna Yustina 3)
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas TeknologiInformasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim 100 Surabaya 60117 Email: hakimah_mafta@yahoo.co.id 1) , rani.muhima@itats.ac.id 2) , annayustina28@yahoo.co.id 3)

## ABSTRAK
Pengendalian  persediaan  barang  pada  suatu  perusahaan  sangat  berperan  dalam  menentukan efisiensi  fungsi  gudang.  Informasi  yang  tidak  pasti  tentang  ketersediaan  barang  di  gudang mempengaruhi keputusan  yang akan  diambil  dalam menentukan  jumlah  pemesanan  barang  yang sesuai  dengan  kebutuhan  permintaan  konsumen.  Kekurangan  persediaan  barang  mengakibatkan berkurangnya  keuntungan  sedangkan  kelebihan  persediaan sangat  menentukan  biaya  operasional yang  akan  dikeluarkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  suatu  aplikasi  yang  dapat membantu  memudahkan  dan  memaksimalkan  kinerja  pegawai  administrasi  gudang  dalam meramalkan  jumlah  barang  yang  harus  dipesan  ke  pabrik  untuk  periode  berikutnya.  Metode peramalan  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif trend  projection dengan  varisi  data musiman.  Metode  ini membutuhkan  informasi  data  pada  tahun-tahun  sebelumnya  sehingga  pada penelitian ini mengambil data 3 tahun sebelumnya. Dengan metode peramalan ini diperoleh hasil peramalan nilai penjualan hampir mendekati dengan data sebenarnya. Dari hasil pengujian sistem yang dikenakan pada 5 data penjualan diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 86%.
Kata Kunci : Peramalan, kuadrat terkecil, proyeksi trend, variasi data musiman.

## ABSTRACT
Inventory control in a company play a role in determining the efficiency of warehouse functions. Uncertain  information  on  availability  in  warehouse  infected  of  goods  in  warehouses  influence decision taken in determining the  number  of  bookings of  goods  in accordance  with  the  needs  of consumer  demand.Shortage  of  inventory  results  in  lower  profit  while  the  excess  inventory  will determine  the operational  costs  to  be  incurred.  This  research  aims  to  create an  application  that can  help  simplify  and  maximize  the  performance  of  employees  in  the  warehouse  administration forecast  the  number  of  items  to  be  ordered  from  the  factory  for  the  next  period.  Forecasting method  used  is  quantitative  method  trend  projection  with  seasonal  data  variation.  This  method requires  information  data  on  previous  years  and  in  the  research  took  three  years  of  previous years. The result of this forecasting method sales value almost close to the actual data. The results of system testing imposed on 5 sales data obtained by the accuracy of the system by 86%.
Keywords: forecasting, least square, trend projection, seasonal data variation.

## PENDAHULUAN
Masalah persediaan barang
merupakan  masalah  yang  sangat  penting bagi  sebuah  perusahaan,  terutama  jika perusahaan  tersebut  bergerak  dalam bidang  distribusi  barang.  Tanpa  adanya persediaan,  perusahaan  akan  dihadapkan pada  suatu  resiko  dimana  perusahaan mengalami  kendala  karena  tidak  dapat memenuhi  keinginan  pelanggan  yang membutuhkan  barang  maupun  jasa  yang dihasilkan  oleh  perusahaan  tersebut. Masalah  yang  sering  dihadapi  adalah keterbatasan  persediaan    barang  dalam memenuhi  pesanan.  Namun,  persediaan barang yang terlalu berlebihan juga dapat menimbulkan banyak biaya penyimpanan yang bisa  mengakibatkan  kerugian  yang tidak  sedikit  [1].  Penyelesaian  untuk masalah  ini  sangat  penting  untuk diperhatikan.  Oleh  karena  itu  diperlukan suatu  metode  yang  dapat  diaplikasikan dalam pengendalian persediaan barang.
Permasalahan yang terjadi di CV. Berdikari Surabaya pada kegiatan
persediaan  barang  adalah  jumlah  barang yang  harus  di  pesan  ke  pabrik  tidak menentu  karena  ketidakpastian  informasi barang  yang  tersedia  digudang.  Oleh karena  itu  dibutuhkan  suatu  alat  bantu berupa  perangkat  lunak  atau  aplikasi yang  dapat  membantu  memudahkan  dan memaksimalkan kinerja
pegawai administrasi  gudang  perusahaan  dalam meramalkan  ( forecasting )  jumlah  barang yang  harus  di  pesan  ke  pabrik  untuk periode berikutnya.
Dengan aplikasi peramalan penjualan  diharapkan  dapat  membantu menentukan perencanaan dan juga membantu melakukan pengambilan keputusan  yang  tepat  untuk  menentukan jumlah  pemesanan  barang  yang  sesuai dengan kebutuhan permintaan konsumen. Nilai  penjualan  yang  di  ramalkan diharapkan  mendekati  nilai  penjualan yang  akan  terjadi.  Dengan  demikian dapat  mengefisienkan  fungsi  gudang, menghindari  kekurangan  atau  kelebihan persediaan barang digudang.
Dalam  penelitian  ini  digunakan metode  peramalan  kuantitatif  dengan
regresi  runtut  waktu  ( trend  projection) untuk  variasi  data  musiman.  Metode peramalan trend  projection ini  adalah suatu  metode  peramalan  menggunakan analisa  regresi  runtun  waktu  yang  sesuai dengan  garis trend dengan  variasi  data penjualan  musiman terhadap serangkaian data  masa  lalu  yang  diproyeksikan kepermasalahan  masa  depan[2].  Data transaksi yang digunakan dalam
penelitian ini adalah  data lampau dengan periode  3  tahun.  Data  transaksi  yang digunakan  adalah  data  penjualan.  Dalam penelitian  ini,  aplikasi  peramalan  akan dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  berbasis  web  PHP  dengan aplikasi manajemen basisdata MySQL.

## METODE

## Metode Peramalan
Metode  peramalan (forecasting ) merupakan suatu teknik untuk memperkirakan  atau  memprediksikan suatu  nilai  pada  masa  yang  akan  datang dengan memperhatikan data atau informasi  masa  lalu  atau  saat  ini  baik secara matematik atau statistik.
Sedangkan  ramalan  adalah  suatu  situasi atau  kondisi  yang  diperkirakan  akan terjadi  pada  masa  yang  akan  datang. Metode  ini  sangat  membantu  dalam mengambil  keputusan  yang  tepat.  Baik tidaknya  suatu  peramalan  yang  disusun, disamping  ditentukan  oleh  metode  yang digunakan, juga ditentukan baik tidaknya informasi yang digunakan. Selama informasi  yang  digunakan  tidak  dapat meyakinkan,  maka  hasil  peramalan  juga akan  sulit  untuk  dipercaya  ketepatannya. Berdasarkan  teknik  yang  digunakan, metode  peramalan  dapat  digolongkan  ke dalam dua kategori, yaitu : 1. Metode peramalan kualitatif Peramalan kualitatif adalah peramalan yang  berdasarkan  atas  data  kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan  yang dibuat  sangat  bergantung  kepada orang yang menyusun. 2. Metode peramalan kuantitatif Peramalan kuantitatif adalah peramalan  yang  berdasarkan  atas  data
kuantitatif  pada  masa  lalu.  Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan.  Dengan  metode  yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan  yang  berbeda.  Semakin kecil  penyimpangan  antara  hasil ramalan dan kondisi  sebenarnya berarti  metode  yang  dipergunakan semakin baik[1]. Peramalan kuantitatif dapat digunakan bila terdapat 3 kondisi, yaitu : 1. Ada informasi tentang masa lalu 2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk kata. 3. Informasi tersebut dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek  pola  masa  akan  terus berlanjut dimasa yang akan  datang [2]. Penelitian ini menggunakan metode  peramalan  kuantitatif  model runtun  waktu  untuk  mengetahui  pola hubungan  antara  variabel  waktu  dengan variabel  yang  diramalkan.  Perencanaan yang  efektif  baik  dalam  jangka  pendek dan  jangka  panjang  tergantung  pada peramalan  permintaan  untuk  produk perusahaan. Peramalan biasanya diklasifikasikan oleh horizon waktu masa depan  yaitu:  Peramalan  Jangka  Pendek, Peramalan Jangka Menengah, dan Peramalan Jangka Panjang sesuai dengan kebutuhan peramalan. Untuk  menjamin  efektivitas  dan efisiensi dari sistem peramalan permintaan,  terdapat  7  langkah  yang harus diperhatikan [3] yaitu:
1. Menentukan tujuan peramalan
2. Memilih item yang akan di ramalkan
3. Menentukan horizon waktu
4. Memilih model-model peramalan
5. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan
6. Membuat peramalan
7. Validasi  dan  implementasi  hasil peramalan

## Variasi Data Musiman
Variasi  data  musiman  adalah perubahan  naik  dan turunnya  nilai  dalam
runtun  waktu  yang  berhubungan  dengan kejadian  tertentu  misalnya  cuaca  atau liburan.  Sebagai  contoh,  permintaan untuk  produk  jas  hujan  akan  meningkat ketika  musim  penghujan.  Musiman  bisa dilihat  secara  perjam,  harian,  mingguan, bulanan  atau  musim  yang  sedang terjadi[3]. Berikut adalah langkah mengolah data musiman dari 1 bulan:
1. Mengumpulkan  data  historis  rata-rata permintaan  setiap  musim  dengan menjumlahkan  permintaan  untuk  satu bulan  setiap  tahun  dan  dibagi  dengan banyaknya data historis.
2. Menghitung rata-rata permintaan semua  bulan  dengan  rumus  total  rata- rata  permintaan  satu  tahun  dibagi dengan banyaknya musim.
3. Menghitung  ‘indeks  musiman’  untuk setiap  bulan  dengan  cara  membagi jumlah  permintaan satu bulan dengan rata-rata permintaan semua bulan
4. Mengestimasi  total  permintaan  untuk tahun berikutnya. 5. Menghitung peramalan musiman dengan  cara  membagi  estimasi  total permintaan  dengan  banyaknya  musim kemudian  dikalikan  dengan  indeks musiman.

## Regresi Linier
Regresi  bertujuan  untuk  menguji pengaruh  antara  variabel  satu  dengan variabel  yang  lain.  Variabel  yang dipengaruhi  disebut  variabel  tergantung atau  variabel  dependen,  sedang  variabel yang  mempengaruhi  disebut  variabel bebas  atau  variabel  independen.  Secara kualitatif hubungan antara variabel independen  dengan  variabel  dependen dapat dimodelkan dalam suatu persamaan matematika,  sehingga  dapat  dilakukan pendugaan  nilai  variabel  dependen  jika variabel independennya diketahui. Persamaan matematika yang menghubungkan antara variabel dependen  dengan  variabel  independen disebut  persamaan  regresi  [4].Uji  regresi ada 2 yaitu:
1. Regresi linier sederhana, yaitu
regresi  yang  memiliki  satu  variabel bebas dan satu variabel tak bebas.
2. Regresi  linier berganda, yaitu regresi yang  memiliki  satu  variabel  tak bebas  dan  dua  atau  lebih  variabel bebas. Sesuai dengan tujuan dari penelitian  ini,  variabel  dependen  (yang diramalkan) adalah nilai penjualan barang  yang  dipengaruhi  oleh  variabel independen yaitu waktu. Sehingga regresi  linier  yang  digunakan  adalah regresi linier sederhana.

## Metode Trend Projection
Metode peramalan dengan
proyeksi  trend  ini  adalah  mencocokkan garis trend ke rangkaian titik data historis kemudian memproyeksikan garis tersebut ke  masa  depan  dengan  horizon  waktu menengah  dan panjang. Metode proyeksi pada  penelitian  ini  melihat trend pada garis lurus (linier). Pendekatan yang tepat untuk  trend  linier  adalah  metode  kuadrat terkecil  ( least  square ).  Metode  kuadrat terkecil adalah
langkah
untuk
menentukan  garis  lurus  yang  paling sesuai  untuk  pola  data  yang  muncul.
Tujuan utama metode ini adalah meminimalkan  jumlah  kuadrat  kesalahan atau  selisih  dari  persamaan  regresi  linier dengan masing-masing data
sebenarnya[3].
Model  persamaan  regresi  linier dari metode kuadrat terkecil [3] diberikan oleh persamaan 1:
bx a y   ˆ (1)
Keterangan: :  Nilai  hitung  dalam  variabel  yang diprediksi :  Harga ketika (  harga konstan ) :  Koefisien regresi, yang menunjukkan kemiringan garis regresi. Bila (+) arah garis naik  dan bila (-) arah garis turun : Subjek pada variabel independen
Pada penelitian  ini   adalah  nilai penjualan  dan menyatakan  waktu
(bulan).  Kemiringan  garis  regresi    di tentukan oleh persamaan 2.
       
2 2 ) ( ) )( ( ) ( x x n y x xy n b (2) Sedangkan  harga diperoleh  dari
perpotongan dengan sumbu  yaitu :
n x b y    (3)
dengan  adalah banyaknya pengamatan.
Urutanmetode peramalan ini diberikan dalam flowchart dan sub flowchart pada Gamber 1 berikut ini:
Gambar 1. Flowchart Metode Peramalan
Gambar  1  menjelaskan  proses untuk  mendapatkan  nilai  peramalan secara  garis  besar.  Peramalan  dimulai dengan memberikan nilai masukan berupa  variabel x yang  menyatakan waktu  dan  variabel y yang  menyatakan nilai  penjualan  pada  waktu x .  Proses selanjutnya mendapatkan keterkaitan antara  variabel x dan  variabel y dengan metode least  square .  Setelah  hubungan kedua  variabel x dan y diketahui, selanjutnya perhitungan peramalan dilakukan dengan metode trend projection dengan  variasi  data  musiman.
Proses  metode least  square dan  metode trend  projection diberikan  pada  Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar  2  menjelaskan  alur metode  least  square . Metode  ini  diawali dengan menghitung rata-rata dari variabel  waktu  ( x )  dan  rata-rata  dari variabel  penjualan  ( y ).  Selanjutnya, mendapatkan  persamaan  garis  linier. Persamaan  garis  ini  diperoleh  dengan mencari kemiringan garisnya dan
mencari  perpotongan garis  tersebut terhadap sumbu y .
Gambar 2. Sub flowchart Metode Least
Square
Gambar 3. Sub flowchart metode trend projection dengan variasi musiman
Proses peramalan berikutnya menggunakan  metode trend  projection .
Metode  ini  menggunakan  variasi  data musiman. Perhitungan ini dimulai dengan  menghitung  rata-rata  permintaan data  historis  2011-2013.  Selanjutnya, menghitung rata-rata permintaan bulanan, yaitu, jumlah rata-rata
permintaan  tahunan    ditambah  dengan jumlah  musim.  Perhitungan  berikutnya untuk  mencari  indeks  musiman,  yaitu,
perbandingan  antara rata-rata  permintaan data  historis  2011-2013  dengan  rata-rata
permintaan  bulanan.  Setelah  diperoleh perhitungan diatas, selanjutnya dilakukan estimasi  terhadap  jumlah  permintaan tahunan.  Alur  proses  metode  trend projection ini diberikan pada Gambar 3.

## Perancangan Sistem
CV. Berdikari Surabaya merupakan  perusahaan  distributor  yang melakukan  pengolahan  data  transaksi penjualan  dengan  menggunakan  aplikasi JJS  (Sistem  Informasi  Akuntansi)  untuk membantu  admin  menginputkan  data pembelian,  data  penjualan  dan  hasil laporan  pembelian  atau  penjualan    untuk pimpinan  yang  berupa  laporan  perhari atau perbulan.

## Gambar 4.  Sistem Peramalan Persediaan Barang
Gambar  4  menunjukkan  alur sistem  peramalan  penjualan.  Proses dimulai  dari  pengambilan  data  historis penjualan  pada  aplikasi  JJS  kemudian hasil  data  laporan  JJS  dipindah  ke  excel selanjutnya  sistem  melakukan  analisis. Data  kemudian  diolah  dengan  metode regresi  runtun  waktu  ( Trend  Projection ) dengan  variasi  data  musiman  untuk mendapatkan data peramalan dan selanjutnya  akan  tampil  secara  otomatis pada  aplikasi  tersebut.  Setelah  itu  admin bisa mencetak laporan.

## Perhitungan Peramalan
Metode peramalan membutuhkan beberapa  data  dari  periode  sebelumnya sebagai  panduan.  Tabel  1  berikut  ini adalah  data  penjualan  tiga  tahun  yang terjadi sebelumnya.
Tabel 1. Data Penjualan 2011-2013
Untuk  mengetahui  pola  yang terjadi  pada  beberapa  tahun  sebelumnya maka  akan  diambil  salah  satu  data  tahun pada  Tabel  1  yaitu  tahun  2011  untuk dilakukan perhitungan menggunakan metode Least
Square .Perhitungan tersebut  diberikan  pada  Tabel  2  berikut ini.
Tabel 2. Perhitungan Data Tahun 2011
Selanjutnya  dicari  nilai a dan b untuk  mengetahui  persamaan  regresi  (1). Dengan  melakukan  substitusi  hasil  yang diperoleh pada Tabel 2 ke Persamaan (2) diperoleh nilai b yaitu,
2 ) 78 ( 650 12 ) 153943 78 ( ) 1033078 12 (       b
Jadi,
Nilai diperoleh  dengan  melakukan substitusi  hasil  pada  Tabel  2  ke
Persamaan (3), yaitu
12 ) 78 )( 9 . 226 ( 153943   a Jadi, Dengan demikian  persamaan  regresi  (1)  yang sesuai dengan trend data penjualan tahun 2011 adalah:
Digunakan  notasi    untuk  menyatakan y
yang diperoleh dari regresi dan membedakan y dari  hasil  pengamatan. Koefisien  regresi menyatakan bahwa  jika x (waktu)  bertambah  satu
satuan  maka y (penjualan)  bertambah 226.9  satuan.  Grafik  pada  Gambar  5 menjelaskan  pengaruh  waktu  terhadap penjualan  dan  garis  linier    adalah  garis yang  diperoleh  dari  metode  kuadrat terkecil.  Interpretasi  persamaan  linier diatas digambarkan pada Grafik berikut:

## Gambar 5. Garis regresi yang bersesuaian dengan data
Sumbu  x  pada  Gambar  5 menyatakan  waktu  (bulan  pada  tahun 2011)  dan  sumbu  y  menyatakan  nilai penjualan  tahun  2011.  Pada  Gambar  5
Bulan 2011 2012 2013 (Rol) (Rol) (Rol) Januari 12260 12668 10072 Februari 10062 6053 11065 Maret 13069 6013 8384 April 10806 9844 9764 Mei 12022 11773 12980 Juni 13648 11691 13072 Juli 13851 12899 8673 Agustus 12962 9219 6085 September 12812 13456 11961 Oktober 17276 12123 9185 Nopember 14556 10288 11218 Desember 10619 10594 6085
Bulan Periode Waktu (X) Penjua lan (Y) X 2 XY Januari 1 12260 1 12260 Februari 2 10062 4 20124 Maret 3 13069 9 39207 April 4 10806 16 43224 Mei 5 12022 25 60110 Juni 6 13648 36 81888 Juli 7 13851 49 96957 Agustus 8 12962 64 103696 September 9 12812 81 115308 Oktober 10 17276 100 172760 Nopember 11 14556 121 160116 Desember 12 10619 144 127428 Total  X=78  Y=
153943
 X 2 = 650  XY=
1033078
diketahui kenaikan penjualan terjadi pada bulan  ke  10  (Oktober)  dan  terjadi penurunan  nilai  penjualan  pada  bulan  ke 12  (Desember).  Pada  bulan-bulan  yang lain,  angka  penjualan  tidak  mengalami penambahan  atau  penurunan  secara signifikan.
Untuk p ola data historis penjualan  2011-2013  pada  Tabel  1 bisa disajikan dalam Gambar 6:

## Gambar 6. Trend Data 2011-2013
Dari  Gambar  6  bisa  diketahui bahwa  selama  3  tahun  berturut-  turut, trend    musiman  terjadi  pada  bulan  Mei. Nilai  penjualan  terendah  terjadi  pada Februari  2012,  Maret  2012,  Agustus 2013  ,  dan  Desember  2013.  Sedangkan, nilai penjualan tertinggi pada tahun 2011 terjadi  pada  bulan  Oktober,  pada  tahun 2012  terjadi  pada  bulan    September  dan pada  tahun  2013  terjadi  pada  bulan Oktober. Selanjutnya, metode Trend Projection dengan  variasi  data  musiman akan  dikenakan  pada  data  ini  dengan perhitungan  yang  disajikan  dalam  Tabel 3A  dan  Tabel  3B.  Nilai-nilai  yang diperoleh  pada  kolom-kolom  Tabel berikut mengikuti aturan langkah
perhitungan dengan variasi data musiman yang telah diberikan sebelumnya. Dari  perhitungan  metode trend projection bisa dibuat peramalan penjualan  untuk  tahun  2014  yang diberikan  pada  kolom  ke  4  Tabel  3B. Dengan  hasil  ini  maka  bisa  dilihat perbandingan  hasil  peramalan  penjualan 2014  dengan  data  penjualan  sebenarnya Tahun  2014  yang  disajikan  pada  grafik pada Gambar 7.
Tabel 3A. Hasil Perhitungan Metode Trend Projection dengan Variasi Data Musiman Tabel 3B. Hasil Perhitungan Trend
Projection dengan Variasi Data Musiman
(Lanjutan)
Gambar 7. Perbandingan Data Peramalan dengan Data Penjualan Tahun 2014 sebenarnya
Bulan 2011 (unit) 2012 (unit) 2013 (unit) Rata-Rata Penjualan 2011-2013 Januari 12260 12668 10072 11667 Februari 10062 6053 11065 9060 Maret 13069 6013 8384 9155 April 10806 9844 9764 10138 Mei 12022 11773 12980 12258 Juni 13648 11691 13072 12804 Juli 13851 12899 8673 11808 Agustus 12962 9219 6085 9422 September 12812 13456 11961 12743 Oktober 17276 12123 9185 12861 Nopember 14556 10288 11218 12021 Desember 10619 10594 6085 9099 Total 133036 Bulan Rata-Rata Penjualan /bulan Indeks Musiman Forecast Penjualan 2014 Januari 11086 1,05238 11672,63 Februari 11086 0,81725 9064,631 Maret 11086 0,82585 9160,013 April 11086 0,91449 10143,18 Mei 11086 1,10575 12264,6 Juni 11086 1,15494 12810,21 Juli 11086 1,0651 11813,7 Agustus 11086 0,8499 9426,816 September 11086 1,14947 12749,51 Oktober 11086 1,16014 12867,91 Nopember 11086 1,08431 12026,81 Desember 11086 0,82079 9103,985
Perbandingan nilai data peramalan  dengan  data  penjualan  lebih jelasnya diberikan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Perbandingan data penjualan sebenarnya dengan data peramalan tahun 2014

## Data Flow Diagram
Data flow diagram (DFD) adalah alat  bantu  yang  menggambarkan  atau menjelaskan  proses  kerja  suatu  sistem dari  tingkat  yang  tertinggi  sampai  yang terendah  sehingga  memungkinkan  untuk melakukan  proses  dekomposisi  atau pembagian sistem[5]. Data Flow Diagram  (DFD)  pada  Sistem  Peramalan Persediaan Barang  dengan  metode Trend
Projection terdiri  dari contex  diagram , diagram  berjenjang  sampai  dengan  DFD level 1 seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Contex Diagram
Gambar  8  menjelaskan  proses bisnis  dan  urutan  aktifitas  dalam  sebuah proses  sistem  (admin  dan  pimpinan).
Admin  menginputkan  data  admin,  data penjualan, data barang, data kategori dan data  peramalan  kemudian  diolah  untuk menghasilkan  laporan  data  peramalan. Keluaran dari sistem ini berupa informasi tersebut  yang  memiliki  manfaat  bagi perusahaan untuk kedepannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi
Dalam tahap ini dijelaskan mengenai implementasi program. Program  dibangun  dan  dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman berbasis  web  PHP  dengan  aplikasi menajemen basisdata MySQL.

## Kebutuhan  Sistem
Aplikasi Sistem Peramalan Penjualan    ini  memerlukan  beberapa spesifikasi  komponen  komputer  agar dapat  diimplementasikan,  diantaranya sebagai berikut:
Perangkat lunak yang digunakan yaitu ; a. Sistem  Operasi  Microsoft  Windows
XP/7
b. Aplikasi bahasa pemrogaman berbasis web PHP
c. DBMS  untuk  mengolah  data  adalah MySQL d. Web Browser adalah Mozilla Firefox,Opera, Internet Explorer
Perangkat keras yang digunakan yaitu ;
a. Prosessor Pentium IV atau lebih
b. RAM 128 MB
c. Monitor
d. Harddisk 2 GB
e. Keyboard dan mouse

## Perancangan Antar Muka
Aplikasi Sistem Peramalan Penjualan Dengan Metode Trend Projection ini  membutuhkan  form  input dan output sebagai sarana untuk melakukan proses yaitu;
1. Form Login
Form  ini  berguna  untuk  melakukan login  masuk  ke  dalam  aplikasi.  Form bisa di lihat pada Gambar 9.
Bulan Data Penjualan Real 2014 Data Peramalan Penjualan2014 Selisih Perhitungan Januari 8000 11672 3672 Februari 7135 9065 1930 Maret 7721 9160 1439 April 8707 10143 1436 Mei 8929 12264 3335 Juni 9813 12810 2997 Juli 6882 11813 4931 Agustus 8041 9426 1385 September 8207 12749 4542 Oktober 6251 12868 6617 Nopember 6730 12026 5296 Desember 8881 9104 223
Data Admin Data Barang Data Kategori Data Penjual an Informasi Penj ualan Informasi Barang Informasi  Kategori Informasi  Admin Data Peramalan Informasi  Peramalan Laporan Penj ualan Barang Laporan Peramal an 1 Peramalan Penjualan Barang Admin Pimpinan

## Gambar 9. Form Login

## 2. Form Menu Utama
Form  menu  utama  dari  sistem  ini terbagi  ke  dalam  enam  sub  menu utama,  yaitu  master  data,  penjualan, peramalan, perbandingan  dan  laporan. Tampilan  Form  Menu  Utama  bisa dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Form Menu Utama

## 3. Form Master Barang
Form Master Barang digunakan untuk mengolah dan memberi input, melakukan edit, mencari dan menghapus  data  barang  dan  data satuan. Tampilan form Master Barang terlihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Form Master Barang

## 4. Form Master Kategori
Form  Master  Kategori  merupakan halaman  yang  dipergunakan  untuk
memberi  input,  melakukan  edit  hapus dan mencari data kategori. Implementasinya pada Gambar 12.

## Gambar 12. Form Master Kategori

## 5. Form Master Satuan
Form  Master  Satuan  digunakan  untuk memberi  input,  edit  hapus  dan mencari  data  satuan.  Tampilan  Form ini dapat dilihat pada Gambar 13.

## Gambar 13. Form Master Satuan
6. Form Master Penjualan
Form Master Penjualandigunakan untuk  mengolah,  memberi  input, menghapus  data  penjualan.  Tampilan form  MasterPenjualanterlihat  pada Gambar 14.
Gambar 14. Form Master Penjualan
7. Form Peramalan
Form Peramalandigunakan untuk melakukan  proses  data  peramalan. Tampilan form Peramalanterlihat pada Gambar 15 dan Gambar 16.

## Gambar 15. Form Proses Perhitungan metode
Least Square
Gambar 16. Form Peramalan metode

## Trend Projection

## 8. Form Laporan Hasil Penjualan
Form Laporan Hasil Penjualan digunakan untuk memilih hasil peramalan yang ingin dicetak. Tampilan form Laporan Hasil
Peramalanterlihat pada Gambar 17.

## Gambar 17. Form Laporan Penjualan

## 9. Laporan Peramalan Penjualan
Laporan  hasil  peramalan  digunakan untuk melihat tampilan hasil peramalan  sebelum  dicetak.  Tampilan
Laporan  hasil  peramalan  terlihat  pada Gambar 18.
Gambar 18. Form Peramalan Penjualan
10. Form Laporan Perbandingan Form ini digunakan untuk membandingan nilai penjualan dengan nilai hasil peramalan. Tampilan form Laporan Perbandinganterlihat pada Gambar 19 dibawah ini.

## Gambar 19. Form Laporan Perbandingan

## Skenario Pengujian
Data  Peramalan  Penjualan  2014 pada Tabel 4 diperoleh dari hasil analisis periode  2011-2013.  Pada  Tabel  4  atau
Gambar  7  bisa  dilihat  bahwa  data penjualan  2014  hasil  peramalan  hampir mendekati  data  sebenarnya,  kecuali  nilai penjualan pada bulan September sampai dengan  bulan  Desember.  Pada  bulan September  diramalkan  barang  yang terjual  sebesar  12749  rol  tetapi  nilai penjualan  yang  terjadi  jauh  dari  nilai yang diramalkan yaitu sebesar 8207 rol. Faktor  yang  mungkin  terjadi  adalah produksi  barang  di  pabrik  tertunda dikarenakan harga bahan baku cenderung
meningkat atau faktor yang lain misalnya, kondisi keuangan perusahaan.

## Akurasi Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  ini  dilakukan terhadap  5  data  penjualan  barang  oleh CV. Berdikari Surabaya.
Tabel 5. Pengujian sistem selang Doff  ½ @ 50 M
Hasil  pengujian  pada  Tabel  5 untuk  peramalan  penjualan  10  bulan diperoleh  pengujian  sistemnya  sebesar 426 % : 10 = 43 %.
Tabel 6. Pengujian sistem Selang Doff 5/8
@ 50 M
Hasil  peramalan  penjualan  pada Tabel  6  untuk  10  bulan  diperoleh pengujian  sistemnya  sebesar  951  %  :  10
= 95 %.

## Tabel 7. Pengujian sistem Tali Seagull
6MM
Hasil  pengujian  pada  Tabel  7 untuk  peramalan  penjualan  10  bulan diperoleh pengujian sistem adalah 963 % : 10 = 96 %.

## Tabel 8. Pengujian sistem Tali Seagull
7 MM
Hasil  pengujian  pada  Tabel  8 untuk  peramalan  penjualan  10  bulan diperoleh  pengujian  sistemnya  sebesar 961 % : 10 = 96%
Bulan Data Penju- alan 2014 Perama- lan Penjual- an  2014 Selisih Prosen tase (%) Januari 8000 11672 3672 46% Februari 7135 9065 1930 27% Maret 7721 9160 1439 19% April 8707 10143 1436 16% Mei 8929 12264 3335 37% Juni 9813 12810 2997 31% Juli 6882 11813 4931 72% Agustus 8041 9426 1385 17% September 8207 12749 4542 55% Oktober 6251 12868 6617 106% Total 426% Bulan Data Penju- alan 2014 Perama- lan Penjua- lan 2014 Selisih Prose ntase (%) Januari 3009 5817 2808 93% Februari 2476 4857 2381 96% Maret 4671 8906 4235 91% April 2310 4418 2108 91% Mei 4456 8551 4095 92% Juni 2670 5230 2560 96% Juli 6099 11897 5798 95% Agustus 4390 8633 4243 97% September 2761 5522 2761 100% Oktober 4101 8215 4114 100% Total 951% Bulan Data Penjua- lan 2014 Data Peramalan Penjualan 2014 Selisih Prosen tase (%) Januari 871 1716 845 97% Februari 418 823 405 97% Maret 2035 4052 2017 99% April 551 1085 534 97% Mei 991 1970 979 99% Juni 5781 11225 5444 94% Juli 1209 2395 1186 98% Agustus 1897 3703 1806 95% September 1691 3214 1523 90% Oktober 2445 4812 2367 97% Total 963% Bulan Data Penju alan 2014 Data Peramalan Penjualan 2014 Selisih Prosen tase (%) Januari 1098 2097 999 91% Februari 501 941 440 88% Maret 2090 4091 2001 96% April 357 699 342 96% Mei 698 1362 664 95% Juni 278 539 261 94% Juli 661 1307 646 98% Agustus 2219 4425 2206 99% September 1408 2777 1369 97% Oktober 2199 4554 2355 107% Total 961%
Tabel 9. Pengujian Sistem Tali Seagull 8 MM
Hasil  pengujian  pada  Tabel  9 untuk  peramalan  penjualan  10  bulan diperoleh pengujian sistemnya sebesar994% : 10 = 99%. Dari  hasil  5  pengujian  sistem untuk Peramalan Penjualan menggunakan  metode Trend  Projection , diperoleh nilai akurasi sistem 430 % : 5 = 86 %.

## SIMPULAN
Sistem  ini  dapat  membantu  CV. Berdikari  Surabaya  dalam  menentukan jumlah pemesanan barang kepada penyedia barang untuk periode yang akan datang. Hal ini dikarenakan nilai penjualan  2014  yang  diramalkan  hampir mendekati data sebenarnya meskipun ada beberapa periode
menunjukkan perbedaan  yang  sangat  jauh.  Hal  ini  bisa diakibatkan oleh faktor ekonomi.
Pengujian  sistem  terhadap  5 data penjualan  menggunakan  metode Trend Projection diperoleh  tingkat  akurasinya sebesar 86 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Assauri, Manajemen  Produksi dan  Operasi, Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta, 1980.
[2] A.  Dirpan, Metode  Peramalan Kuantitatif  Dengan  Software  QM . Fakultas Pertanian Universitas Hasanuddin, Makassar, 2007. [3]  J. Heizer, and  B. Render, Principles Of Operations Management , Pearson  Prentice  Hall,  New  Jersey, 2008.
[4]  V.  W.  Sujarweni,  P.  Endrayanto, Statistika  Untuk  Penelitian .  Graha Ilmu Yogyakarta, 2012.
[5]  E.  Yourdon, Chapter  9:  Data  Flow Diagrams , 2006. Website: www.yourdon.com/oldJESA/SAch9 diakses tanggal 20 Oktober 2015 Bulan Data Penjualan 2014 Data Perama- lan Penjualan 2014 Selisih Prosen tase (%) Januari 891 1729 838 94% Februari 398 902 504 127% Maret 2589 5072 2483 96% April 491 961 470 96% Mei 978 1919 941 96% Juni 489 969 480 98% Juli 1461 2904 1443 99% Agustus 1809 3538 1729 96% September 1699 3407 1708 101% Oktober 2490 4796 2306 93% Total 994%